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Enregistrement W2908828937 · doi:10.1149/ma2018-02/58/2133

Structural Change of the Discharge Products in Lithium Sulfur Battery during Storage

2018· article· en· W2908828937 sur OpenAlexaff
Hyungjun Noh, Yun‐Jung Kim, Jin Hong Lee, Hee-Tak Kim

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Battery Technologies Research
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBattery (electricity)CrystallinityX-ray photoelectron spectroscopyMaterials scienceEnergy storageLithium (medication)CathodeLithium–sulfur batteryChemical engineeringChemistryComposite materialPhysical chemistryThermodynamicsEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lithium-Sulfur (Li-S) battery has been regarded as one of the most promising candidates to commercialize electric vehcles (EVs). Compared to Ni-Cd or commercialized Li ion battery, Li-S battery possesses many advantages, including high theoretical capacity (1,675 mAh/g) and low price of active materials. Energy density, rate capability, and cycling stabilities are regarded as key performances of any next generation secondary batteries, however, memory effect, which is history-dependent variation in battery state, is also a highly important battery chacteristic to be considered. As exampled with Ni-Cd battery, memory effect often leads to an accelerated cell deterioration [1]. In recent years, it was also reported that LiFePO4,which is a promising cathode material for EV applications, has memory effect [2] and it could result in a severe error of battery managment system (BMS). In spite of its importance, such memory effect has not been issued for Li-S battery. In this work, the structural change of discharge products during storage and its influence on the subsequent cycle was studied. Structural changes with different storage time were clearly observed with ex-situ X-ray diffraction (XRD) and X-ray photoeletron spectroscopy (XPS) analysis. The XRD results demonstrated that the discharge products with a low crystallinity is converted to a more crystalline structure during a storage at room temperature. In addition, the XPS spectra collected at different storage time suggest that the structural change observed in XRD originates from a compositional change of the solid discharge products. The structural evolution of the discharge products significantly influence the overpotential of the subsequent charging step. This small perturbation in voltage profile can induce severe error in battery management system in EVs because it can lead to mis-estimate state of charge. The mechanism for the behavior and the impact on the Li-S performances will be presented and discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,229 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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